电信运营商企业级数据分类体系介绍
电信运营商的IT系统(MSS、BSS、OSS)介绍
电信运营商IT系统介绍Edit by 邋遢风衣业务支撑系统BSS: Business support system运营支撑系统OSS: Operation support system()在企业(是面BSS目前我国运营商的实践来看，对IT支撑系统的认识基本是一致的，即包括BSS、OSS、MSS三个子系统。
三个子系统在整个IT支撑系统中承担不同的责任，同时彼此之间关联。
整个IT支撑系统能力的提高需要各个子系统能力的同步提高。
业务支撑系统BSS随着市场环境的迅速变化和竞争的日益加剧，业务支撑系统BSS(BillingSupportingSystem)已成为各大电信运营企业竞争的焦点，从中国移动的BOSS到中国电信的CTG-BOSS，各电信运营商都在逐年加大对业务支撑系统BSS的投资。
从电信行业角度分析，尽管BSS系统投资巨大，但总体的运行效率还相对较低。
因此必须采取主动式管理思路来提升BSS 的性能。
主动式管理是指主动地去管理BSS系统，包括提升系统性能、优化数据以及提高运行质量等，而非“救火式”系统管理。
在被动的响应情况下，管理维护人员在故障发生后才去处理故障，而故障可能已经造成了一定程度的损害。
主动式管理的目的是主动地发现和解决系统可能出现的问题，消除系统潜在的风险，延长系统的使用周期，从而进一步提高业务和系统的运作效率，增强客户满意度。
对BSS系统进行主动式管理涉及技术、管理、维护等方面。
有效地利用设备与系统投资是实现精益运营的基本要求之一，提高BSS系统运行效率应该ITU-T，目前ITU-T述、（NRM）和行在NGN管理方面的战略提供建议。
3G管理主要由3GPPSA5和3GPP23GPP2TSG-SWG5进行标准化工作。
3GPP在3G网络管理标准化中提出的最主要的概念是IRP，分为需求、协议无关和具体实现协议（CORBA、CMIP、XML）三个层次，可分为接口、NRM和数据定义三种类型。
3GPP将在遵循现有的管理原则和体系架构的基础上，继续根据网络演进的趋势，在IMS和HSD－PA管理，IRP、NRM扩展和细化，网络性能测量等方面进行深入研究。
基础电信行业数据分类分类
2-1-1-1 2-1-1-2 2-1-1-3 2-1-2-1
2-1-2-2
2-1-2-3 2-1-2-4 2-1-2-5
电信网服务内容数 移动互联网服务内
容信息 基本业务订购关系 增值业务订购关系 服务箱单及信令 移动互联网服务记
消费信息 账单
精确位置信息 大致位置
用户违规记录 业务违规记录
传输外线基本信息 传输内线基本信息
1-2-1-1-1 1-2-1-1-2 1-3-1-1-1 1-3-1-1-2 1-3-1-2-1 1-3-1-2-2 1-3-1-3-1 1-3-1-3-2 1-3-1-4-1 1-3-1-4-2 1-3-1-5-1 1-3-1-5-2
2-1-2-2-1 2-1-2-2-2
2-3-6
发展战略 重大决策与重要会议
市场策略
营销管理 资费管理 产品发展策略 技术管理 技术研究报告
专利工作
2-3-1-1 2-3-1-2
2-3-2-1
2-3-2-2 2-3-2-3 2-3-2-4 2-3-3-1 2-3-3-2
2-3-3-3
财务预算
业绩披露 考核相关信息 生产经营数据
人力资源 财务信息 办公自动化
一级子类
编码
二级子类
编码
三级子类
用户身份相关数 据
1-1
用户身份相关数据
用户网络身份鉴权信息
用户服务内容数 据
1-2
服务内容数据和资料数据
用户相关数据
1
用户服务衍生数 据
1-3
用户服务使用数据
用户统计分析类 数据
设备信息
用户使用习惯和行为分析数
1-4
基础电信企业数据分类、分级示例、标识方法
附录A（资料性附录）基础电信企业数据分类示例根据基础电信企业业务运营管理和数据安全管理特点，将企业数据分为用户相关数据和企业自身相关数据两大类，表A.1和A.2分别给出了这两大类数据的详细分类示例。
表A.1 用户相关数据分类示例表表A.2 企业自身相关数据分类示例表附录B（资料性附录）基础电信企业数据分级示例按照数据对象的重要敏感程度，将基础电信企业网络数据资源分为四个安全级别，各个安全级别包含的数据子类示例如表B.1所示。
表B.1 数据分级示例表附录 C（资料性附录）基础电信企业数据分类分级标识方法自动化数据分类分级标识过程可以通过如下五个环节。
C.1 制定企业数据分类分级策略企业通过参考数据分类分级相关的国家、行业标准以及企业自身的管理制度制定符合企业自身数据特点和数据安全管理要求的数据分类分级保护策略，制定出数据分类目录。
C.2 定义数据模型根据企业数据分类分级的策略，针对不同类型、不同级别的数据的特点，定义数据模型。
数据模型可以通过如下几种方式定义：a)关键字、正则表达式等形式，以实现邮箱、身份证号、银行账号、电话号码等明显特征数据。
b)数据指纹技术，以实现对批量数据的指纹索引化处理。
c)机器学习算法，以实现对大批量数据的训练后的建模分析，此种数据模型定义方式需要提供批量的敏感数据样本数据供建模分析。
C.3 分类分级策略与数据模型关联参考企业数据分类分级保护策略将数据模型划归至不同的数据类别与数据级别，即将数据与数据分类、数据分级策略建立关联，以支持后续的数据自动化分类分级。
C.4 利用工具对目标数据资源自动化识别结构化数据和非结构化数据的自动化识别方式如下：a)结构化数据识别：1)利用可控权限账号，接入数据库，通过查询指令结合数据安全模型，进行结构化数据自动化静态识别。
2)识别数据库协议并解析流量数据，通过数据安全模型结合特征分析和机器学习，进行结构化自动化数据动态识别。
3)梳理业务流，特征分析和机器学习分析业务会话，进行结构化自动化数据动态识别。
电信运营商的IT系统(MSS、BSS、OSS)介绍
电信运营商IT系统介绍Edit by 邋遢风衣业务支撑系统BSS: Business support system运营支撑系统OSS: Operation support system管理支撑系统MSS: Management Support System(前二者又合称BOSS: Business and Operation support system ,电信业务运营支持系统)在企业(特别在是电信行业)IT战略规划中占据了重要地位的三大支柱内容.对于BOSS，面对客户是统一的；面对电信运营商，它融合了业务支撑系统(BSS)与运营支撑系统(OSS)，是一个综合的业务运营和管理平台，同时也是真正融合了传统IP数据业务与移动增值业务的综合管理平台。
BSS是面向运营商业务和服务的，而OSS是对BSS提供技术（特别是计算机技术）支撑和管理的。
有了BSS才会有OSS。
从辩证法角度看，BSS决定OSS，但OSS对BSS起反作用，二者缺一不可。
当前，面对用户需求的变化以及国家加快实施国民经济和社会信息化战略的形势，运营商按照原有的业务和服务模式将难以满足需求，从“提供单纯的通信服务”向提供“综合信息服务”的转型成为我国运营商的共同选择。
然而，在拓展新市场的过程中，运营商不仅要提供不同种类的业务，与此相配套地，还要提供不同的业务组合模式、计费模式、服务模式。
这些均离不开IT支撑系统的支持。
伴随电信业的快速成长，IT支撑系统得到了快速发展，但在建设、部署以及应用过程中，暴露出很多问题，有些问题已经严重影响了系统的可持续发展，IT支撑系统无论从架构、能力还是服务水平上都难以满足发展的需要，系统必须实现转型，甚至重构。
可以说，IT支撑系统是电信运营的“中枢神经系统”，IT支撑系统的转型将是电信转型的重要组成部分。
目前我国运营商的实践来看，对IT支撑系统的认识基本是一致的，即包括BSS、OSS、MSS三个子系统。
三个子系统在整个IT支撑系统中承担不同的责任，同时彼此之间关联。
电信运营商的业务支撑系统介绍
电信运营商的业务支撑系统介绍1. 系统概述电信运营商的业务支撑系统（Business Support System, BSS）是电信运营商的核心IT系统之一，它为运营商提供了一套全面、高效、灵活的解决方案，以支持其业务的运营、管理和发展。
BSS系统涵盖了客户关系管理、产品管理、订单管理、计费、账务、结算等多个关键业务领域，为运营商提供了强大的业务支撑能力。
2. 系统架构BSS系统的架构通常采用分层设计，包括数据层、业务逻辑层和应用层。
数据层负责数据的存储和管理，业务逻辑层负责处理各种业务逻辑，应用层则提供了用户界面和各种业务功能。
此外，系统还包括了与外部系统（如网络管理系统、增值业务平台等）的接口，以实现信息的交互和共享。
3. 核心功能BSS系统的核心功能包括客户管理、产品管理、订单处理、计费、账务处理和结算等。
客户管理负责维护客户信息和提供客户关怀服务；产品管理负责产品的定义、配置和推广；订单处理负责处理客户的业务订购请求；计费负责根据客户的业务使用情况进行费用计算；账务处理负责处理客户的费用支付和账单生成；结算则负责与其他运营商或合作伙伴进行费用结算。
4. 业务处理流程BSS系统的业务处理流程通常包括业务受理、业务处理、业务计费和业务结算四个主要环节。
业务受理环节负责接收客户的业务请求；业务处理环节负责根据客户的请求进行相应的业务处理；业务计费环节负责根据业务处理的结果进行费用计算；业务结算环节则负责将计算出的费用与客户进行结算。
5. 数据分析与应用BSS系统不仅提供了业务支撑功能，还具备强大的数据分析能力。
通过对客户数据、业务数据、计费数据等进行分析和挖掘，可以为运营商提供有价值的市场洞察和业务优化建议。
这些分析和应用可以帮助运营商更好地理解客户需求、优化业务策略、提高运营效率。
6. 系统安全性BSS系统对安全性要求极高，因为涉及到客户的隐私和运营商的商业机密。
系统采用了多种安全措施来确保数据的安全性和完整性，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
电信业务词汇
10、
7、IVR，(Interactive Voice Response)即互动式语音应答，您只须用电话即可进入服务中心，根据操作提示收听手机娱乐产品。 可以根据用户输入ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ内容播放有关的信息。
8、PV（page view）即页面浏览量，或点击量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。
4、一、Edw是一个基于php,mysql,javascript等技术开发的一个框架平台，目前该平台已被很多系统应用了。基于Edw平台已经有EMS，EOS等应用平台。三、 EDW（Enterprise Data Warehouse 数据仓库），普遍存在于各种企业BI项目。
5、ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
6、ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。 ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCenter、AICloudETL、DataStage、Repository Explorer、Beeload、Kettle、DataSpider
1、EDA------企业数据应用平台
2、CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理。从字面上来看，是指企业用CRM来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，而通常所指的CRM，是指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流程的软件系统。它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。
三大运营商IT支撑系统简介
工程管理
6
办公管理
8
10
组织架构 人员管理 薪资福利 员工发展 自助应用
网络规划 工程投资管理 工程建设管理
项目后评估
公文管理 企业邮箱 信息发布 管理流程固化 事务管理
5
合同管理
合同管理
7
物资管理
物资需求 采购管理 物资配送 库存管理
卡管理
9
审计管理
作业审计 联网审计 综合管理
财务模组域 含3个模组14个模块
数据网管
动力监控系统 增值业务网管 IT系统网管
服务交付平台
第三方 服务访 问网关
服务创 建与执
行
服务控制
基
集础
数 据 架
成 架 构
架 构
构
中国联通-BSS体系结构
中国联通-OSS体系结构
IT应用系统架构-中国电信功能架构
规划
运营支撑与就绪
实现
保障
自有与社会渠道管理
客 户
市场营销管理
客户问题管理
及 产
客户管理
品
套餐与产品管理
销售管理
终端与营销资源管理
客户订单管理
业务支撑分析
服
务
服务规划
资
源
资源规划
绪
资源开通
合作伙伴管理
服务保障 运营支撑分析
资源保障
企
工程管理
业 管
办公管理
理
财务核算
物资管理 人力资源管理
管理会计
合同管理 审计管理 财务辅助
运营数据计算 运营数据查询与统计
企业资源 计划系统
企业协同 办公系统
企业资源 计划系统
企业协同 办公系统
中国电信指标体系-指标解释-业务指标
中国电信指标体系-指标解释-业务指标中国电信指标讲明（试行）（业务部分）目录1、本地电话业务61.1 电话用户61.1.1 固定电话用户 61.1.2 固定电话拆机用户91.1.3 一般电话移机用户101.2 本地话音业务101.2.1 本地电话通话量101.3 社会指标131.3.1 主线普及率131.4 分析指标131.4.1 中国电信固定电话用户市场份额131.4.2 中国电信本地电话通话总时长市场份额13 1.4.3 拨号上网占本地通话总时长比例141.4.4 固定电话用户本地通话MOU 141.4.5 本地通话平均单价151.4.6 固定电话用户本地电话ARPU 151.4.7 固定电话用户月租费平均单价161.4.8 固定电话用户不含一次性费用本地电话ARPU 162、增值及新业务172.1 来电显示用户172.2 短信业务182.2.1 家加e用户 182.2.2 家加e用户短信量 182.3 800业务192.3.1 800业务用户202.4 智能网业务202.4.1 智能网VPN（600）业务用户202.4.2 智能网号码可携带（NP）业务用户212.4.3 智能网大众呼叫（MAS）业务用户212.4.4 智能网电话投票（VOT）业务用户 222.4.5 智能网广告电话业务用户222.5 电话信息服务业务232.5.1 电话信息服务拨打量 232.5.2 全国联网节目信息服务拨打量232.5.3 语音信箱用户 242.6 分析指标242.6.1 来电显示业务渗透率 242.6.2 来电显示用户ARPU 242.6.3 家加e用户ARPU 242.6.4 家加e用户不含一次性费用ARPU 253、国内长途业务253.1 国内长途通话总量263.1.1 固定电话用户传统国内长途通话量 263.1.2 IP电话国内长途通话量273.1.3 中国电信用户经本网传统国内长途通话量 283.2 IP电话主叫直拨用户293.3 分析指标293.3.1 中国电信国内长途通话总时长市场份额293.3.2 国内长途通话平均单价293.3.3 传统长途占国内长途通话总时长比例303.3.4 传统国内长途通话平均单价 303.3.5 IP电话占国内长途通话总时长比例303.3.6 IP电话国内长途通话平均单价303.3.7 国内长途MOU 313.3.8 中国电信传输的国内长途总时长313.3.9 中国电信传输的国内长途通话总时长市场份额313.3.10 传统长途占中国电信传输的国内长途通话总时长比例323.3.11 IP电话占中国电信传输的国内长途通话总时长比例323.3.12 中国电信传输的传统国内长途平均单价324、国际及港澳台长途业务334.1 国际及港澳台长途通话量334.1.1 固定电话用户传统国际/港澳台长途通话量334.1.2 IP电话国际/港澳台长途通话量344.2 分析指标344.2.1 中国电信国际及港澳台长途通话总时长市场份额 34 4.2.2 IP电话占国际及港澳台长途通话总时长比例354.2.3 传统长途占国际及港澳台长途通话总时长比例35 4.2.4 国际及港澳台长途通话平均单价354.2.5 固定电话用户国际长途MOU 364.2.6 固定电话用户港澳台长途MOU 365、互联网业务 365.1 互联网接入业务375.1.2 互联网宽带接入用户 385.1.3 其他接入425.2 互联网增值应用业务425.2.1 IDC业务425.2.2 CTCA数字证书435.2.3 ChinaVnet互联星空业务445.3 电子商务业务445.3.1 电子商务业务通话量 445.4 分析指标455.4.1 互联网窄带拨号接入用户MOU 455.4.2 互联网窄带拨号接入用户ARPU 455.4.3 拨号上网信息费平均单价465.4.4 xDSL用户ARPU 465.4.5 LAN用户ARPU 475.4.6 xDSL用户不含一次性费用ARPU 475.4.7 LAN用户不含一次性费用ARPU 476、基础数据业务486.1 DDN业务486.1.1 DDN业务用户带宽按64K折算总数496.2 帧中继业务496.2.1 帧中继业务PVC用户带宽按128K折算50 6.3 ATM业务506.3.1 ATM业务PVC用户带宽按2M折算总数 51 6.4 分组交换业务516.4.1 分组交换业务用户端口按9.6K折算总数52 6.4.2 分组交换数据通信时长526.5 分析指标526.5.1 DDN业务用户端口按64K折算ARPU 52 6.5.2 帧中继业务用户端口按128K折算ARPU 53 6.5.3 ATM业务用户端口按2M折算ARPU 536.5.4 分组交换业务用户端口按9.6K折算ARPU 547、网元出租557.1 电路出租557.1.1 本地数字2M用户中继线557.1.2 出租电路557.1.3 网元出租按2M折算总带宽567.2 其他网络元素出租567.3 分析指标577.3.1 出租数字电路按2M折算ARPU 578、互联互通578.1 本地话音578.1.1 互联互通本地网电话去话量 578.1.2 互联互通本地网电话来话量 578.1.3 互联互通电话转接量 588.2 国内长途588.2.1 互联互通经其它公司国内长途网去话量588.2.2 互联互通经中国电信国内长途网去话量588.2.3 互联互通经中国电信国内长途网/IP网呼叫本地其它运营商用户来话量588.2.4 互联互通经其它运营商国内长途网/IP网呼叫本地中国电信用户来话量598.3 国际长途598.3.1 互联互通经中国电信国际电路去话量598.3.2 互联互通经中国电信国际电路来话量598.3.3 互联互通经其他运营商国际电路来话量598.4 港澳台长途598.4.1 互联互通经中国电信港澳台电路去话量608.4.2 互联互通经中国电信港澳台电路来话量608.4.3 互联互通经其他运营商港澳台电路来话量 608.5 分析指标608.5.1 本地网来去话时长比例608.5.2 互联互通其他公司经中国电信长途网的通话时长与我方经其他公司长途网的话务量比例618.5.3 互联互通经其他运营商国内长途/IP网呼叫本地中国电信用户来话时长与经中国电信国内长途网/IP网呼叫本地其他运营商的来话总时长比例618.5.4 互联互通经中国电信国际电路的来去话时长比例 619、电报 619.1 公众电报629.2 用户电报629.3 传真6310、其他6310.1 电信业务总量6310.1.1 电信业务量6410.1.2 不变单价 6410.1.3 出租代维及其他 6510.1.4 现有电信业务总量运算公式6510.1.5 不同时期业务总量的对比方法 6510.2 增加值6710.2.1 分配法6710.3 已通固定电话行政村6910.4 国际网间结算69本地电话业务固定网本地电话业务是指通过本地电话网在同一个长途电话编号区范畴内提供的电话业务。
中国电信指标体系-指标解释-业务指标
中国电信指标体系-指标解释-业务指标中国电信指标讲明（试行）（业务部分）目录1、本地电话业务61.1 电话用户61.1.1 固定电话用户 61.1.2 固定电话拆机用户91.1.3 一般电话移机用户101.2 本地话音业务101.2.1 本地电话通话量101.3 社会指标131.3.1 主线普及率131.4 分析指标131.4.1 中国电信固定电话用户市场份额131.4.2 中国电信本地电话通话总时长市场份额13 1.4.3 拨号上网占本地通话总时长比例141.4.4 固定电话用户本地通话MOU 141.4.5 本地通话平均单价151.4.6 固定电话用户本地电话ARPU 151.4.7 固定电话用户月租费平均单价161.4.8 固定电话用户不含一次性费用本地电话ARPU 162、增值及新业务172.1 来电显示用户172.2 短信业务182.2.1 家加e用户 182.2.2 家加e用户短信量 182.3 800业务192.3.1 800业务用户202.4 智能网业务202.4.1 智能网VPN（600）业务用户202.4.2 智能网号码可携带（NP）业务用户212.4.3 智能网大众呼叫（MAS）业务用户212.4.4 智能网电话投票（VOT）业务用户 222.4.5 智能网广告电话业务用户222.5 电话信息服务业务232.5.1 电话信息服务拨打量 232.5.2 全国联网节目信息服务拨打量232.5.3 语音信箱用户 242.6 分析指标242.6.1 来电显示业务渗透率 242.6.2 来电显示用户ARPU 242.6.3 家加e用户ARPU 242.6.4 家加e用户不含一次性费用ARPU 253、国内长途业务253.1 国内长途通话总量263.1.1 固定电话用户传统国内长途通话量 263.1.2 IP电话国内长途通话量273.1.3 中国电信用户经本网传统国内长途通话量 283.2 IP电话主叫直拨用户293.3 分析指标293.3.1 中国电信国内长途通话总时长市场份额293.3.2 国内长途通话平均单价293.3.3 传统长途占国内长途通话总时长比例303.3.4 传统国内长途通话平均单价 303.3.5 IP电话占国内长途通话总时长比例303.3.6 IP电话国内长途通话平均单价303.3.7 国内长途MOU 313.3.8 中国电信传输的国内长途总时长313.3.9 中国电信传输的国内长途通话总时长市场份额313.3.10 传统长途占中国电信传输的国内长途通话总时长比例323.3.11 IP电话占中国电信传输的国内长途通话总时长比例323.3.12 中国电信传输的传统国内长途平均单价324、国际及港澳台长途业务334.1 国际及港澳台长途通话量334.1.1 固定电话用户传统国际/港澳台长途通话量334.1.2 IP电话国际/港澳台长途通话量344.2 分析指标344.2.1 中国电信国际及港澳台长途通话总时长市场份额 34 4.2.2 IP电话占国际及港澳台长途通话总时长比例354.2.3 传统长途占国际及港澳台长途通话总时长比例35 4.2.4 国际及港澳台长途通话平均单价354.2.5 固定电话用户国际长途MOU 364.2.6 固定电话用户港澳台长途MOU 365、互联网业务 365.1 互联网接入业务375.1.2 互联网宽带接入用户 385.1.3 其他接入425.2 互联网增值应用业务425.2.1 IDC业务425.2.2 CTCA数字证书435.2.3 ChinaVnet互联星空业务445.3 电子商务业务445.3.1 电子商务业务通话量 445.4 分析指标455.4.1 互联网窄带拨号接入用户MOU 455.4.2 互联网窄带拨号接入用户ARPU 455.4.3 拨号上网信息费平均单价465.4.4 xDSL用户ARPU 465.4.5 LAN用户ARPU 475.4.6 xDSL用户不含一次性费用ARPU 475.4.7 LAN用户不含一次性费用ARPU 476、基础数据业务486.1 DDN业务486.1.1 DDN业务用户带宽按64K折算总数496.2 帧中继业务496.2.1 帧中继业务PVC用户带宽按128K折算50 6.3 ATM业务506.3.1 ATM业务PVC用户带宽按2M折算总数 51 6.4 分组交换业务516.4.1 分组交换业务用户端口按9.6K折算总数52 6.4.2 分组交换数据通信时长526.5 分析指标526.5.1 DDN业务用户端口按64K折算ARPU 52 6.5.2 帧中继业务用户端口按128K折算ARPU 53 6.5.3 ATM业务用户端口按2M折算ARPU 536.5.4 分组交换业务用户端口按9.6K折算ARPU 547、网元出租557.1 电路出租557.1.1 本地数字2M用户中继线557.1.2 出租电路557.1.3 网元出租按2M折算总带宽567.2 其他网络元素出租567.3 分析指标577.3.1 出租数字电路按2M折算ARPU 578、互联互通578.1 本地话音578.1.1 互联互通本地网电话去话量 578.1.2 互联互通本地网电话来话量 578.1.3 互联互通电话转接量 588.2 国内长途588.2.1 互联互通经其它公司国内长途网去话量588.2.2 互联互通经中国电信国内长途网去话量588.2.3 互联互通经中国电信国内长途网/IP网呼叫本地其它运营商用户来话量588.2.4 互联互通经其它运营商国内长途网/IP网呼叫本地中国电信用户来话量598.3 国际长途598.3.1 互联互通经中国电信国际电路去话量598.3.2 互联互通经中国电信国际电路来话量598.3.3 互联互通经其他运营商国际电路来话量598.4 港澳台长途598.4.1 互联互通经中国电信港澳台电路去话量608.4.2 互联互通经中国电信港澳台电路来话量608.4.3 互联互通经其他运营商港澳台电路来话量 608.5 分析指标608.5.1 本地网来去话时长比例608.5.2 互联互通其他公司经中国电信长途网的通话时长与我方经其他公司长途网的话务量比例618.5.3 互联互通经其他运营商国内长途/IP网呼叫本地中国电信用户来话时长与经中国电信国内长途网/IP网呼叫本地其他运营商的来话总时长比例618.5.4 互联互通经中国电信国际电路的来去话时长比例 619、电报 619.1 公众电报629.2 用户电报629.3 传真6310、其他6310.1 电信业务总量6310.1.1 电信业务量6410.1.2 不变单价 6410.1.3 出租代维及其他 6510.1.4 现有电信业务总量运算公式6510.1.5 不同时期业务总量的对比方法 6510.2 增加值6710.2.1 分配法6710.3 已通固定电话行政村6910.4 国际网间结算69本地电话业务固定网本地电话业务是指通过本地电话网在同一个长途电话编号区范畴内提供的电话业务。
电信大数据分类类目表、共享场景、安全技术
附录A（资料性）电信大数据分类类目表A.1 用户身份相关数据（A类）用户身份相关数据包括用户身份标识信息和用户网络身份鉴权信息。
表A.1 A类数据类目表A.2 用户服务内容数据（B类）用户服务内容数据包括用户服务内容数据和联系人信息。
表A.2 B类数据类目表表A.2 B类数据类目表（续）A.3 用户服务衍生数据（C类）用户服务验证数据包括用户服务使用数据和设备信息。
表A.2 C类数据类目表A.4 企业运营管理数据（D类）企业运营管理数据包括企业管理数据、业务运营数据、网络及IT系统运维数据和合作伙伴数据。
表A.3 D类数据类目表附录B（资料性）电信大数据共享场景B.1 数据共享形式大数据提供的形式分别为：原始数据、脱敏数据、标签数据和群体数据，以上形式的具体描述为：a）原始数据，是指数据的原本形式和内容，未作任何加工处理。
b）脱敏数据，是对各类数据所包含的自然人身份或网络身份标识、用户基本资料等隐私属性进行模糊化、加扰、加密或转换后（如：对身份证号码进行不可逆置换，但仍保持相应格式）形成的无法识别、推算演绎（含逆向推算、枚举推算等）、关联分析不出原始用户身份标识等的新数据。
c）标签数据，是对用户个人敏感属性等数据进行区间化、分级化（如：消费类信息仅区分高、中、低三级等）、统计分析后形成的非精确的模糊化标签数据。
模糊处理达标基线是：仅根据模糊化标签属性，无法推理计算匹配到具体个人；且标签数据无法精确描述具体个人实体的任何敏感特征。
d）群体数据，即群体性综合性数据，是由多个用户个人或实体对象的数据进行统计或分析后形成的数据。
如：群体用户位置轨迹统计信息、交易统计数据、统计分析报表、分析报告方案等。
根据群体数据，应无法推演、无法与其它数据关联间接分析出个体数据。
群体数据中不应包括任何用户身份标识等敏感信息。
B.2 场景基本分类与安全措施要点电信数据使用场景基本分类及安全措施要点如表B.1所示。
表B.1 场景基本分类与安全措施要点B.3 位置类场景B.3.1 机构选址与门店客情分析服务机构选址服务场景如表B.2所示，仅提供分析报告，可能会用到的数据包括自然人身份标识、用户基本资料、消费信息和账单、网络设备及IT系统支撑数据这四个子类的群体数据，以及位置信息子类的标签数据和群体数据。
IDC报告（共5则）
IDC报告（共5则）第一篇：IDC报告IDC报告概述：互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC,就是电信部门利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务，就是有服务器的公司可以把服务器放到数据中心，就是我们平常所说的服务器托管！起源：IDC起源于ICP对网络高速互联的需求，而且美国仍然处于世界领导者位置。
在美国，运营商为了维护自身的利益，将网络互联带宽设的很低，用户不得不在每个服务器处都放一台服务器。
为了解决这个问题，IDC应运而生，保证客户托管的服务器从各个网络访问速度都没有瓶颈。
它是伴随着人们对主机托管和虚拟主机服务提出了更高要求的状况而产生的，从某种意义上说，它是由ISP的服务器托管机房演变而来的。
具体而言，随着internet的高速发展，网站系统对带宽、管理维护日益增长的高要求对很多企业构成了严峻的挑战。
于是，企业开始将与网络托管服务相关的一切事物交给专门提供网络服务的IDC 去做，而将精力集中在增强核心竞争力的业务中去。
行业优势：IDC能为网站运营带来以下好处：1、显著节省成本。
自建机房、接入线路需要大量投入，维持其运转同样需要很高的费用。
但在IDC数据中心，大量的设施、运作费用甚至代价高昂的人力资源费用都被均摊，入驻企业承担的成本将大大低于自建的成本。
2、为企业进入互联网降低门槛。
表现为网站系统外包使企业触网的初期投入大大降低，且往往企业在初期网站备案、管理等繁琐手续上需要投入较多精力与时间，而IDC运营商提供了一系列专业的一体化服务，减少企业在这些方面的专注。
服务项目：IDC可以为用户提供以下一些具体的服务项目。
服务器负载均衡服务:网站的服务器负载均衡服务可以根据实际的服务器响应时间平衡服务器群中所有服务器之间的通信负载，从而提高站点性能的和响应能力，同时减少错误的发生。
it服务企业数据分级分类标准
it服务企业数据分级分类标准数据分类是IT服务企业中非常重要的一项工作，它能够帮助企业更好地管理和保护数据，并提高整体运营效率。
在这篇文章中，我将介绍一种常用的数据分级分类标准，并详细解释每个级别的特点和应用场景。
数据分级分类标准是根据数据的重要性、敏感性和保密等级来划分数据的等级。
在这个标准中，我将数据分为五个级别：公共数据、内部数据、限制数据、秘密数据和机密数据。
首先是公共数据。
公共数据是指对外公开的数据，可以被任何合法用户访问和使用的数据。
这些数据一般包括企业的公告、新闻、产品信息等，对企业没有具体的商业机密和敏感性。
公共数据不需要经过特殊的权限控制，可以通过企业的网站、社交媒体等渠道进行发布。
接下来是内部数据。
内部数据是指只有内部员工可以访问和使用的数据，对外部用户是不可见的。
这些数据包括企业的内部文件、电子邮件、员工信息等。
内部数据的安全性要求相对较低，一般只需要内部员工进行身份验证即可访问。
第三个级别是限制数据。
限制数据是指对特定组织或个人有限制条件的数据，需要经过一些权限控制和审批流程才能访问和使用。
这些数据包括合同、项目计划、供应商信息等，对企业的运营和商业利益有一定的影响。
限制数据的访问和使用只限于特定的员工或合作伙伴，并且需要按照一定的流程和规定进行审批。
第四个级别是秘密数据。
秘密数据是指对企业的商业机密和竞争优势具有重要意义的数据。
这些数据包括研发设计文件、营销策略、客户列表等，对企业的发展和利益具有重大影响。
秘密数据的访问和使用严格受限，需要按照严格的权限管理和数据加密等措施进行保护。
最后是机密数据。
机密数据是指对国家安全、国计民生等具有极高重要性的数据，一旦泄露可能造成无法估量的影响和损失。
这些数据包括政府机构、军事机密、核能领域的数据等，对国家或地区具有重大意义。
机密数据的访问和使用受到最高级别的限制，只有特定的安全审查人员才能访问和使用。
在实际运用数据分类标准时，企业可以根据自身的情况进行适当的调整和细分。
数据分类分级体系
数据分类分级体系
数据分类分级体系是指根据数据的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便更好地管理和使用数据的过程。
这个体系是数据保护工作的关键部分之一，也是建立统一、准确、完善的数据架构的基础，有助于实现集中化、专业化、标准化的数据管理。
在数据分类分级体系中，数据通常被分为不同的级别，如1级、2级、3级和4级。
这些级别的划分是基于数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或非法获取、非法利用后，可能对个人合法权益、组织合法权益造成的危害程度来确定的。
1级数据：具有公共传播属性，可对外公开发布、转发传播。
这类数据的篡改、破坏、泄露或非法获取、非法利用不会对个人或组织的合法权益造成危害。
2级数据：通常在组织内部、关联方共享和使用，相关方授权后可向组织外部共享。
这类数据的篡改、破坏、泄露或非法获取、非法利用可能对个人或组织的合法权益造成轻微危害。
3级数据：仅能由授权的内部机构或人员访问。
如果要将这类数据共享到外部，需要满足相关条件并获得相关方的授权。
这类数据的篡改、破坏、泄露或非法获取、非法利用可能对个人或组织的合法权益造成一般危害。
4级数据：这类数据的篡改、破坏、泄露或非法获取、非法利
用可能对个人或组织的合法权益造成严重危害，但不会危害国家安全或公共利益。
这类数据需要按照批准的授权列表严格管理，仅能在受控范围内经过严格审批、评估后才可共享或传播。
运营管理数据类型分类方法
运营管理数据类型分类方法在运营管理领域，数据的分类和整理是非常重要的。
合理分类数据可以帮助企业更好地进行业务分析、决策制定和运营管理。
本文将介绍几种常见的运营管理数据类型分类方法。
1. 按数据来源分类根据数据的来源，我们可以将运营管理数据分为内部数据和外部数据两类。
内部数据内部数据是指企业内部生成、收集和整理的数据，例如企业自身销售数据、库存数据、财务数据等。
这些数据通常由企业内部的系统和工具生成，具有高度的可靠性和准确性。
内部数据可以用于评估企业的运营绩效、制定销售策略、优化供应链管理等。
外部数据外部数据是指从外部获取的数据，包括市场数据、竞争数据、行业数据等。
这些数据通常来自于市场调研、第三方数据提供商等渠道。
外部数据可以帮助企业了解市场趋势、竞争对手情况，从而制定相应的营销和业务策略。
2. 按数据类型分类根据数据的性质和特点，我们可以将运营管理数据分为定量数据和定性数据两类。
定量数据定量数据是可以用数字进行度量和表示的数据。
它可以进行统计分析和量化描述，例如销售额、利润、库存量等。
定量数据具有客观性和精确性，对于运营管理来说非常重要。
企业可以通过对定量数据的分析，了解业务的具体状况，并进行相应的决策制定和运营管理。
定性数据定性数据是无法用数字进行度量和表示的数据。
它通常是通过观察和描述获得的，例如市场调研中的消费者反馈、产品品质评价等。
定性数据可以帮助企业了解消费者需求、产品不足之处等方面的情况，为企业的产品研发和营销策略提供参考。
3. 按数据处理方法分类根据数据的处理方法，我们可以将运营管理数据分为结构化数据和非结构化数据两类。
结构化数据结构化数据是指按照一定规则和格式进行组织和存储的数据。
例如数据库中的表格数据、Excel表格中的数据等。
结构化数据具有高度的可读性和可操作性，非常适合进行数据分析和管理。
在运营管理中，企业可以通过对结构化数据的分析，找到业务瓶颈、优化流程、提升效率等。
非结构化数据非结构化数据是指没有明确规则和格式的数据，通常以文本、图像、音频、视频等形式存在。
电信企业信息化管理系统介绍
电信运营商管理支撑系统（MSS ）介绍根据笔者多年电信企业工作经验结合目前我国运营商的实践来看，各运营商对IT 支撑系统的认识基本是一致的，即包括BSS （业务支撑系统）、OSS （运营支撑系统）、MSS （管理支撑系统）三个子系统。
三个子系统在整个IT 支撑系统中承担不同的责任，同时彼此之间关联。
本文将重点分析MSS 系统的业务范围和相应的系统功能。
近几年各大运营企业纷纷在海外成功上市，电信运营企业必须在经营理念和管理模式上有较高层次的飞跃，调整和理顺内部管理流程，提高财务管理透明度，促进精确化管理。
在此背景下，管理支撑系统MSS(Management MSS(Management Suppor ng Suppor ng Suppor ng System)System)开始在电信运营企业的IT 规划建设与应用中承担日益重要的任务。
管理支撑系统是电信运营企业为了迎合不断变化的市场和自身的发展而创建的一种先进的管理平台。
其承担着提供管理信息，促进企业管理流程的自动化和重组，提供共享服务和实现虚拟团队等重要任务。
同时它也是企业信息化的基础平台，是BSS 、OSS 等系统的展现窗口。
MSS 所支撑的范围与eTOM （Enhanced Telecom Opera ons Map)）中的企业管理域相对应，包括为支撑企业所需的）中的企业管理域相对应，包括为支撑企业所需的所有非核心业务流程，内容涵盖制订公司战略和发展方向、企业风险管理、审计管理、公众宣传与形象管理、财务与资产管理、人力资源管理、知识与研发管理、股东与外部关系管理、采购管理、企业绩效评估、政府政策与法律等。
早期国内各电信运营企业的MSS 只是一些独立的OA 、财务管理和人力资源管理系统，统，而且各省、而且各省、区、市分公司独立建设，市分公司独立建设，互不兼容，互不兼容，无法实现信息交互。
无法实现信息交互。
而新一代的而新一代的MSS 系统规划、建设体现了如下转变：站在企业角度构建MSS ；以财务集中、流程管控为核心，加强MSS 与生产系统的信息交互，包括业务量收管理、实物商品的进销存管理、员工的绩效及薪酬管理；固化工作流程，强化内部控制。
电信运营商具体业务分类
电信运营商具体业务分类语音业务是移动通信业务中最基本的业务，所以相对于语音业务的其它业务就通称为增值业务。
目前人们经常提到的移动增值业务（The Value-Added Service）就是在移动通信网上开发运行除了语音等基本业务以外的服务类型。
目前国际上通常把移动增值业务概括为三大类，即移动智能业务、移动数据业务和移动IP业务。
按中国移动和中国联通统计，发展最快的移动增值业务是短信息服务，2001年仅通过中国移动发出的短信息就达159亿条，如果按每条0.1元算，这个产业链带来的价值达15.9亿元，联通也为这个产业链带来3亿元的收入。
无疑，移动增值业务是我国移动通信市场新的经济增长点。
随着中国移动公司推出的“移动梦网”、中国联通公司推出的“联通在线”，我国的移动通信增值业务将具有更广阔的前景。
据我国政府承诺，在增值电信业务领域入世第二个，即允许外资持股在30%左右，而且增值电信业务的过渡期比基础电信业务短，同时取消了过渡后外资持股的上限。
而且增值业务市场不需要电信基础投资，进入壁垒很低，同时增值业务贴近用户、服务灵活，利于外国运营扩大市场和品牌推广。
所以移动通信增值业务首当其冲受到外资的强烈冲击，一方面，移动增值业务正散发出诱人商机；另一方面，2002年乃至以后两三年，移动增值业务市场的竞争会非常激烈，这两个因素正在加速移动增值服务市场的整合。
本专辑主要介绍移动增值业务的发展动态、业务种类、应用市场。
移动增值业务可分为移动话音增值业务和移动数据增值业务两大类，相应的业务分类和发展趋势分别说明如下。
2.1 移动话音增值业务在移动话音增值业务方面，智能网（IN，Intelligent Network）是提供语音增值业务的主流技术。
智能网是在原有通信网的基础上叠加的一层业务网络，是快速、方便、经济、灵活、有效地生成和实现各种新业务的体系结构。
智能网可应用于多种电信领域。
基于GSM网络的智能网称为移动智能网，基于CDMA网络的智能网称为无线智能网。
基础电信企业数据分类、分级示例、标识方法
附录A（资料性附录）基础电信企业数据分类示例根据基础电信企业业务运营管理和数据安全管理特点，将企业数据分为用户相关数据和企业自身相关数据两大类，表A.1和A.2分别给出了这两大类数据的详细分类示例。
表A.1 用户相关数据分类示例表表A.2 企业自身相关数据分类示例表附录B（资料性附录）基础电信企业数据分级示例按照数据对象的重要敏感程度，将基础电信企业网络数据资源分为四个安全级别，各个安全级别包含的数据子类示例如表B.1所示。
表B.1 数据分级示例表附录 C（资料性附录）基础电信企业数据分类分级标识方法自动化数据分类分级标识过程可以通过如下五个环节。
C.1 制定企业数据分类分级策略企业通过参考数据分类分级相关的国家、行业标准以及企业自身的管理制度制定符合企业自身数据特点和数据安全管理要求的数据分类分级保护策略，制定出数据分类目录。
C.2 定义数据模型根据企业数据分类分级的策略，针对不同类型、不同级别的数据的特点，定义数据模型。
数据模型可以通过如下几种方式定义：a)关键字、正则表达式等形式，以实现邮箱、身份证号、银行账号、电话号码等明显特征数据。
b)数据指纹技术，以实现对批量数据的指纹索引化处理。
c)机器学习算法，以实现对大批量数据的训练后的建模分析，此种数据模型定义方式需要提供批量的敏感数据样本数据供建模分析。
C.3 分类分级策略与数据模型关联参考企业数据分类分级保护策略将数据模型划归至不同的数据类别与数据级别，即将数据与数据分类、数据分级策略建立关联，以支持后续的数据自动化分类分级。
C.4 利用工具对目标数据资源自动化识别结构化数据和非结构化数据的自动化识别方式如下：a)结构化数据识别：1)利用可控权限账号，接入数据库，通过查询指令结合数据安全模型，进行结构化数据自动化静态识别。
2)识别数据库协议并解析流量数据，通过数据安全模型结合特征分析和机器学习，进行结构化自动化数据动态识别。
3)梳理业务流，特征分析和机器学习分析业务会话，进行结构化自动化数据动态识别。
三级信息通信数据资源体系
三级信息通信数据资源体系是一个结构化的数据资源分类体系，用于管理和组织信息通信领域的数据资源。
该体系通常包括三个级别：
一级分类：根据信息通信领域的特点和需求，将数据资源分为若干个一级分类，例如网络资源、设备资源、用户资源等。
二级分类：在一级分类的基础上，进一步细分数据资源，形成二级分类。
例如，在网络资源分类下，可以细分为网络拓扑、网络设备、网络安全等子分类。
三级分类：在二级分类的基础上，进一步细分数据资源，形成三级分类。
例如，在网络安全分类下，可以细分为防火墙、入侵检测、漏洞扫描等子分类。
通过三级信息通信数据资源体系的建立，可以更加清晰地了解和管理信息通信领域的数据资源，提高数据资源的利用效率和安全性。
同时，该体系也可以为信息通信领域的业务发展和技术创新提供有力的支持。